Bár még valószínűleg a HR-szakértők között sincs konszenzus a hatékonyságáról, egyre több helyen bízzák a kiválasztási folyamatok egy részét mesterséges intelligenciára (MI). A német IU International University of Applied Sciences magánegyetem AI in Recruiting című felmérése szerint (PDF) azonban az alkalmazása komoly félelmeket szül a pályázó munkavállalók többségében. Ennek megfelelően nagy az elutasítottsága is.

A munkakeresők persze két lehetőség között őrlődnek, hiszen ha minden folyamatot a HR-esek csinálnak, akkor nő a diszkrimináció lehetősége. Ezért aztán sokan – kényszerből – elfogadnak olyan technológiát, amely ha személytelen is, legalább nem ítélkezik.

Jelenleg azonban a válaszadók 65 százaléka ellenzi az MI alkalmazását a recruiting folyamatokban. Sokan egyébként nem is tudják, hogy kapcsolatba kerültek MI-alapú megoldással, amikor egy állásra jelentkeztek, pedig lehet, hogy már az első találkozási pontnál is az fogadja a pályázót egy chatbot formájában, amely egy ablakban felteszi a kérdést az érdeklődőnek: Miben segíthetek?

Sok helyen MI értékeli a beküldött CV-ket, és rostálja ki az adott pozícióra eleve alkalmatlanokat a jelentkező és a pozíció profiljának összevetésével. Egyes helyeken ennél rafináltabb eszközöket is használnak, például olyan szoftvert, ami a hangszín, a mimika és a gesztusok alapján elemzi a jelentkező viselkedését a személyes interjú alatt. Vagy MI-alapú beszédelemzést (intonáció, szünetek, szóhasználat stb.) használnak a hagyományos személyiségtesztek helyett.

Az átláthatatlanság rontja a megítélést

Eközben maguk a jelöltek mit sem tudnak arról, hogy őket valójában egy MI vizsgáztatja. Ennek ellenére az összvélemény meglehetősen egyöntetű: a válaszadók 65,2 százaléka értékeli negatívan, ha az algoritmus jelentős szerepet kap a felvételi folyamatban. Az ilyen megoldásokról a vélemények a "személytelen" és az "ijesztő" között mozognak. De ennél is árulkodóbb, hogy a válaszadók az értékelésnél a negatív kifejezéseket majdnem háromszor olyan gyakran használták, mint a pozitívakat.

Az is érdekes, hogy az MI megítélése a vártnál kisebb mértékben függ az iskolai végzettségtől. Bár minél magasabb az iskolai végzettség, annál kisebbek az elutasítás, csakhogy még az egyetemi végzettségű válaszadók körében is extrém magas: 58 százalék. A válaszadók egyrészt félnek a személyes momentumok elvesztésétől (pl. empátia), másrészt attól, hogy nincs semmiféle rálátásuk a háttérben folyó adatfeldolgozási folyamatokra. Ez következik abból is, hogy az álláshirdetéstől a felvételig tartó folyamatban a válaszadók az interperszonális helyzetekben érvényre jutó jellemzőket tartották a legfontosabbnak: az őszinteséget (51 százalék), a tisztességes bánásmódot (49 százalék) és a személyes kapcsolatot (38 százalék).

Ami az MI pozitív oldalát illeti: minden harmadik válaszadó szerint kizárhatók vagy legalább csökkenthetők vele a származással, életkorral vagy nemmel kapcsolatos előítéletek. A válaszadók 22 százaléka szerint az MI objektívebb, mert mindig ugyanazok a döntési szempontjai, például a szakmai felkészültség.

A válaszadók egyötöde úgy véli, hogy a pályázati eljárás során a kiválasztási folyamat igazságosabb, ha azt mesterséges intelligencia irányítja, mivel egyértelmű kritériumokon alapul. Emiatt lehet, hogy a bevándorlói háttérrel rendelkező válaszadók körében lényegesen pozitívabb az MI-alapú toborzási szoftverek alkalmazásának a megítélése. 49 százalékuk szerint jó, ha használják a kiválasztásnál, míg a többi válaszadónak csak a harmada vélekedett így.

Mítoszok és fiaskók

A fentiek értelmezéséhez fontos, hogy a felmérés sokkal inkább a hiedelmeket és várakozásokat tükrözi, mint az MI tényleges tudását. Ezeket a véleményeket az is befolyásolhatja, hogy még mindig a kétségeket erősítő hírek vannak túlsúlyban. A Bitport is beszámolt több fiaskóról. Az Amazonnál alkalmazott MI-alapú toborzó rendszer például nem kedvelte a női jelentkezőket, de voltak olyan rendszerek is, melyek időnként elemi információkat sem tudtak azonosítani a jelentkezőről, például hogy milyen nyelven beszélnek.